14、使用决策树和规则进行分类：以银行贷款风险识别为例

使用决策树和规则进行分类：以银行贷款风险识别为例

1. 决策树基础

决策树在处理数值特征时，会使用信息增益来进行分割。常见的做法是测试各种分割方式，将数值分为大于或小于某个数值阈值的组，把数值特征转化为两级分类特征，从而计算信息增益，选择能产生最大信息增益的数值分割点进行分割。

构建决策树并非只有信息增益这一种分割标准，常用的还有基尼指数、卡方统计量和增益比等。

决策树可能会无限生长，直到每个样本都被完美分类或没有特征可供分割。但树过大可能导致过拟合，即模型对训练数据过于特定，泛化能力差。为解决这个问题，有两种修剪决策树的方法：
- 预修剪 ：在树达到一定决策数量或决策节点包含的样本数量较少时停止生长。这种方法避免了不必要的工作，但可能会错过一些重要模式。
- 后修剪 ：先让树过度生长，然后修剪叶节点，将树的大小调整到更合适的水平。这种方法通常更有效，因为在不先让树生长的情况下很难确定其最佳深度。

C5.0算法在修剪方面有自己的策略，它采用后修剪，先构建一个过拟合训练数据的大树，然后移除对分类误差影响较小的节点和分支，还可能进行子树提升和子树替换操作。

2. 银行贷款风险识别案例

在2007 - 2008年全球金融危机后，银行收紧贷款系统，借助机器学习更准确地识别风险贷款。决策树因准确性高且能用通俗易懂的语言构建统计模型，在银行业广泛应用。接下来我们将使用C5.0决策树开发一个简单的信用审批模型。

2.1 数据收集

我们的信用模型旨在识别导致违约风险增加的因素，因此需要获取大量过